基函数求取方法、轨迹估计方法、执行机构操控方法、数据处理设备、计算机程序和介质技术

本发明专利技术涉及一种用于求取用于描述轨迹的经优化的基函数的方法，包括：接收描述可能轨迹的参考数据；对参考数据进行预处理，将参考数据聚集在矩阵Y中；执行奇异值分解Y＝USV

【技术实现步骤摘要】
基函数求取方法、轨迹估计方法、执行机构操控方法、数据处理设备、计算机程序和介质


[0001]本专利技术涉及一种用于求取用于描述轨迹的经优化的基函数的、计算机实现的方法，一种用于估计轨迹的、计算机实现的方法，以及一种用于操控车辆的执行机构的、计算机实现的方法。另外，本专利技术涉及一种数据处理设备和一种实施执行所述方法中的至少一种方法的计算机程序以及一种计算机可读的介质，在该介质上存储有所述计算机程序。

技术介绍

[0002]在许多与驾驶员辅助功能和自动化驾驶相关的算法中，优化问题起着决定性的作用。这例如包括从传感器原始数据中对驾驶任务进行确定和轨迹规划。
[0003]通常，如此表述优化问题，使得可以在通过确定的基函数定义的子空间中接近解决方案。这样的基函数通常基于启发式考虑来选择。例如，对于构成车道标记的线的近似，可以利用诸如高速公路布局指南(RAA)、城镇公路布局指南(RAL)或者道路布局指南(RAS)等法规。然后，从中例如可以推导出，至少在只有本车辆附近的数据重要相关的情况下，基于典型地在道路建设时使用的回旋曲线，低阶单项式基构成足够本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于求取用于描述轨迹(9，9a，9b)的经优化的基函数的、计算机实现的方法，其中，所述方法包括：接收描述可能的轨迹(12)的参考数据(11)；对所述参考数据(11)进行预处理，其中，将所述参考数据(11)聚集在矩阵Y中；执行奇异值分解Y＝USV
T
，其中，矩阵U和V分别包括奇异向量，并且s是具有奇异值σ
i
的对角线奇异值矩阵；将所述奇异值σ
i
中的至少一个奇异值辨认为主导奇异值σ
d,i
，将所述奇异值σ
i
中的至少一个另外的奇异值辨认为非主导奇异值σ
nd,i
；确定矩阵U
d
，所述矩阵包括配属于所述主导奇异值σ
d,i
的主导奇异向量，其中，所述经优化的基函数通过所述主导奇异向量来描述。2.一种用于求取用于描述轨迹(9，9a，9b)的经优化的基函数的、计算机实现的方法，其中，所述方法包括：接收描述可能的轨迹(12)的参考数据(11)；对所述参考数据(11)进行预处理，其中，将所述参考数据(11)聚集在矩阵Y中；将至少一个预定义的基函数聚集在矩阵A中；执行奇异值分解P＝(A
T
A)
‑1A
T
Y＝USV
T
，其中，所述矩阵U和V分别包括奇异向量，并且S是具有奇异值σ
i
的对角线奇异值矩阵；将所述奇异值σ
i
中的至少一个奇异值辨认为主导奇异值σ
d,i
，将所述奇异值σ
i
中的至少一个另外的奇异值辨认为非主导奇异值σ
nd,i
；通过将所述矩阵A与包括配属于所述主导奇异值σ
d,i
的主导奇异向量的矩阵U
d
相乘来确定矩阵乘积AU
d
，其中，所述经优化的基函数通过所述矩阵乘积AU
d
来描述。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少一个预定义的基函数是五次多项式或者更低次的多项式。4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述参考数据(11)包括由至少一个车辆(1)的传感机构(4)产生的传感器数据(3)和/或包括地理数据。5.根据上述权利要求中任一项所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：